Finite element (FE) models of human infant heads can be used in forensic investigations to infer whether a given pattern of head injuries could have resulted from a hypothetical scenario. This requires accurate models of the behaviour of the head tissues. Material models for human infant head tissues have been developed using experimental data from both infant and adult tissues. Experimental data for infants are scarce due to ethical considerations. To guide future experimental work, a sensitivity analysis of the material model parameters was conducted on a FE model of an infant occipital head impact. A simplified head geometry, consisting of the scalp, skull, suture and brain, was impacted onto a rigid anvil at a speed equivalent to a drop height of 0.3 m. The scalp, suture and brain were represented using hyperelastic material models, while an isotropic elastic model was used for the skull. Three hundred simulations were performed, with the material model parameters varied in each. Spearman’s rank correlation was used to determine the influence of each parameter on selected outputs which predict injury level. The elastic modulus and Poisson’s ratio for the skull were the most important parameters, followed by the hyperelastic constants for the brain, scalp and suture. It is recommended that future research prioritises increasing experimental datasets of skull elastic modulus, especially at higher loading rates, followed by obtaining data for the skull Poisson’s ratio. The results from this sensitivity analysis can ensure that future experimental work makes the best use of scarce tissues.

人类婴儿头部的有限元 (FE) 模型可用于法医调查，以推断给定的头部受伤模式是否可能是由假设情景引起的。这需要精确的头部组织行为模型。使用婴儿和成人组织的实验数据开发了人类婴儿头部组织的材料模型。出于伦理考虑，婴儿的实验数据很少。为了指导未来的实验工作，对婴儿枕部头部撞击的有限元模型进行了材料模型参数的敏感性分析。由头皮、颅骨、缝合线和大脑组成的简化头部几何形状以相当于 0.3 m 的跌落高度的速度撞击到刚性砧上。使用超弹性材料模型表示头皮、缝合线和大脑，而颅骨采用各向同性弹性模型。进行了 300 次模拟，每次的材料模型参数都不同。Spearman 等级相关性用于确定每个参数对预测伤害水平的选定输出的影响。头骨的弹性模量和泊松比是最重要的参数，其次是大脑、头皮和缝合线的超弹性常数。建议未来的研究优先增加颅骨弹性模量的实验数据集，特别是在更高的加载率下，然后获取颅骨泊松比的数据。这种敏感性分析的结果可以确保未来的实验工作充分利用稀缺组织。材料模型参数各不相同。Spearman 等级相关性用于确定每个参数对预测伤害水平的选定输出的影响。头骨的弹性模量和泊松比是最重要的参数，其次是大脑、头皮和缝合线的超弹性常数。建议未来的研究优先增加颅骨弹性模量的实验数据集，特别是在更高的加载率下，然后获取颅骨泊松比的数据。这种敏感性分析的结果可以确保未来的实验工作充分利用稀缺组织。材料模型参数各不相同。Spearman 等级相关性用于确定每个参数对预测伤害水平的选定输出的影响。头骨的弹性模量和泊松比是最重要的参数，其次是大脑、头皮和缝合线的超弹性常数。建议未来的研究优先增加颅骨弹性模量的实验数据集，特别是在更高的加载率下，然后获取颅骨泊松比的数据。这种敏感性分析的结果可以确保未来的实验工作充分利用稀缺组织。头骨的弹性模量和泊松比是最重要的参数，其次是大脑、头皮和缝合线的超弹性常数。建议未来的研究优先增加颅骨弹性模量的实验数据集，特别是在更高的加载率下，然后获取颅骨泊松比的数据。这种敏感性分析的结果可以确保未来的实验工作充分利用稀缺组织。头骨的弹性模量和泊松比是最重要的参数，其次是大脑、头皮和缝合线的超弹性常数。建议未来的研究优先增加颅骨弹性模量的实验数据集，特别是在更高的加载率下，然后获取颅骨泊松比的数据。这种敏感性分析的结果可以确保未来的实验工作充分利用稀缺组织。